Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2023 |
Autor(a) principal: |
Paulino, Carolina Trinca |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
|
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Não Informado pela instituição
|
Palavras-chave em Português: |
|
Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-04012024-122037/
|
Resumo: |
A recuperação judicial é um procedimento legal que permite que uma empresa em crise financeira possa reorganizar suas dívidas e evitar a falência. No Brasil, a lei que regulou a recuperação judicial até 2020 é a Lei nº 11.101/2005. Em 2020 foi sancionada a lei nº 14.112/2020, a qual alterou procedimentos do processo de recuperação judicial para empresas brasileiras. Nesse sentido, foi feita uma revisão da literatura sobre o assunto e observou-se que apesar de existirem estudos analisando empresas em recuperação judicial, havia a oportunidade de analisar indicadores financeiros, direcionadores de valor e variáveis ESG em um estudo. Dessa forma, o objetivo geral desse trabalho foi identificar modelos de previsão que relacionam os principais indicadores financeiros, de valor e ESG com os períodos que empresas brasileiras estiveram recuperação judicial ou faliram entre 2010 a 2020. A partir da construção de uma base de dados composta de 73 empresas, das quais 34 passaram por RJ ou faliram em algum momento no período analisado e 39 foram selecionadas para a construção da base de controle, obteve-se 2.954 observações. Os dados foram analisados utilizando a regressão logística, visto que é a metodologia mais utilizada nos trabalhos analisados, para verificar a significância de cada grupo de variáveis no modelo. Foram calculadas 73 variáveis dentre indicadores de estrutura de capital, rentabilidade, liquidez, investimento, valor e ESG e, com o objetivo de reduzir a multicolineariedade e heteroscedasticidade, foram selecionadas 6 variáveis para compor os modelos. Após as análises, as quais foram feitas separadas por grupos, onde o grupo 1 é composto por empresas que estiveram em RJ e o grupo 2 por empresas que faliram, foi encontrado como resultado que as variáveis significantes no primeiro grupo foram endividamento bancário, capital de giro e spread. Já para o segundo grupo as variáveis que demonstraram maior significância foram o endividamento bancário e capital de giro. Espera-se que o modelo proposto contribua principalmente com a academia e com o mercado ao utilizar diversas variáveis e indicadores que ainda não haviam sido analisados anteriormente em um mesmo modelo com o objetivo de analisar a insolvência de empresas. Com isso, foi possível aprimorar a capacidade preditiva da recuperação judicial e falência de empresas e contribuir para a predição e manutenção do equilíbrio econômico-financeiro das empresas. |